将私人数据导入谷歌协作笔记本的常用方法是什么?是否可以导入一个非公开的谷歌表?不能从系统文件中读取。介绍性文档链接到使用BigQuery的指南，但这似乎有点…多。
当前回答
最简单的方法是:
用你的数据集在github上制作存储库 克隆您的存储库![GITHUB LINK REPO] 查找数据的位置(!ls命令) 用熊猫打开文件，就像用普通的jupyter笔记本一样。
其他回答
如果你想在没有代码的情况下做到这一点，这很简单。 把你的文件夹压缩到我的箱子里
dataset.zip
然后在Colab中右键单击要放置此文件的文件夹，然后按上传并上传此zip文件。然后写这个Linux命令。
!unzip <your_zip_file_name>
您可以看到您的数据上传成功。
一个演示本地文件上传/下载以及与Drive和sheets集成的官方示例笔记本可在这里获得: https://colab.research.google.com/notebooks/io.ipynb
共享文件最简单的方法是挂载您的谷歌驱动器。
要做到这一点，在代码单元格中运行以下命令:
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
它会要求您访问一个链接，以允许“谷歌文件流”访问您的驱动器。之后，一个长长的字母数字认证代码将显示，需要输入在你的Colab的笔记本。
之后，您的驱动器文件将被挂载，您可以在侧面板中的文件浏览器浏览它们。
这是一个完整的笔记本示例
最简单的方法是:
用你的数据集在github上制作存储库 克隆您的存储库![GITHUB LINK REPO] 查找数据的位置(!ls命令) 用熊猫打开文件，就像用普通的jupyter笔记本一样。
在谷歌colabs 如果这是你第一次
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
运行这些代码并遍历输出链接 然后穿过传送带到达箱子
复制时，你可以按照下面的方法复制， 转到文件右键单击并复制路径 ***不要忘记删除" /content "
f = open("drive/My Drive/RES/dimeric_force_field/Test/python_read/cropped.pdb", "r")
如果数据集大小小于25mb，最简单的方法是从你的GitHub存储库上传CSV文件。
单击存储库中的数据集 点击“查看原始”按钮 复制链接并将其存储在一个变量中 将变量加载到Pandas read_csv中以获得数据帧
例子:
import pandas as pd
url = 'copied_raw_data_link'
df1 = pd.read_csv(url)
df1.head()
